Planificación Asignatura UTN - UTN Facultad Regional San Francisco

Universidad Tecnológica Nacional
Facultad Regional
San Francisco
Ing. en Sistemas de Información
INTELIGENCIA ARTIFICIAL
PLANIFICACIÓN CICLO LECTIVO
2015
Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
ÍNDICE
ÍNDICE .............................................................................................................................................. 2
PROFESIONAL DOCENTE A CARGO ........................................................................................ 3
UBICACIÓN...................................................................................................................................... 4
OBJETIVOS ...................................................................................................................................... 5
ORGANIZACIÓN DE CONTENIDOS .......................................................................................... 6
PROGRAMA ANALÍTICO ............................................................................................................. 8
CRITERIOS DE EVALUACIÓN .................................................................................................. 10
EVALUACIÓN: ............................................................................................................................... 10
AUTOEVALUACIÓN: ....................................................................................................................... 10
PLAN DE TRABAJO ..................................................................................................................... 11
METODOLOGÍA ........................................................................................................................... 13
BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................................. 14
ARTICULACIÓN ........................................................................................................................... 15
ARTICULACIÓN CON EL ÁREA: ...................................................................................................... 15
TEMAS RELACIONADOS CON MATERIAS DEL ÁREA: ....................................................................... 16
ARTICULACIÓN CON EL NIVEL: ..................................................................................................... 17
TEMAS RELACIONADOS CON MATERIAS DEL NIVEL: ...................................................................... 18
ARTICULACIÓN CON LAS CORRELATIVAS: ..................................................................................... 19
TEMAS RELACIONADOS CON LAS CORRELATIVAS: ......................................................................... 20
ORIENTACIÓN .............................................................................................................................. 21
DEL ÁREA: .................................................................................................................................... 21
DE LA ASIGNATURA: ..................................................................................................................... 21
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
PROFESIONAL DOCENTE A CARGO
Docente
Rebeca Yuan
Adjunto
Categoría
Micaela Mulassano
ATP
Título Profesional
Ing. En Sistemas de
Información
Ing. En Sistemas de
Información
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
UBICACIÓN
Dentro del contexto curricular prescripto se ubica en:
Carrera:
Plan:
Área:
Nivel:
Carga Horaria Semanal:
Régimen:
Ingeniería en Sistemas de Información
2008
Modelos
Quinto
Tres
Semestral
Distribución horaria
Formación
Práctica
Teórica
Teoría
Práctica
Laboratorio
Formación
experimental
Resolución
de
problemas
de
Ingeniería
70
26
0
0
0
Proyecto
y
diseño
Práctica
profesional
supervisada
0
0
Total
de
horas
96
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
OBJETIVOS
Introducir al alumno en el conocimiento de la Inteligencia Artificial y sus
distintas aplicaciones.
Brindar las herramientas necesarias para que el alumno sea capaz de
representar y resolver problemas.
Orientar al alumno en la concepción, diseño, desarrollo y gestión de
sistemas de Inteligencia Artificial.
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
ORGANIZACIÓN DE CONTENIDOS
Eje Temático Nº 1:
Presentación de la IA
 Contenidos Conceptuales: Introducción a la IA, definiciones y
conceptos sobre la IA, Historia y estado del arte de la IA.

Contenidos Procedimentales: A través de recortes sobre
modelos inteligentes, interactuar con el alumno para
encaminarlo hacia los nuevos enfoques de IA, comparando los
mismos con visiones anteriores.

Contenidos Actitudinales: Entablar un clima de respeto y
soltura con el alumnado que motive su desempeño en el
cursado de la materia.
Eje Temático Nº 2:
Agentes Inteligentes
 Contenidos Conceptuales: Concepto de Agentes Inteligentes,
tipos de agente, algoritmos de programación de agentes
inteligentes.

Contenidos Procedimentales: Implementar conceptos
adquiridos en materias dictadas en años anteriores para definir
entornos de agentes inteligentes y lograr asentar conceptos en
el alumnado. A través de ejemplos hacer concreta la
estructura, desempeño y lógica de los agentes inteligentes y
su aplicación.

Contenidos Actitudinales: Que el alumno sepa identificar y
modelar agentes inteligentes.
Eje Temático Nº 3:
Métodos de Búsqueda
 Contenidos Conceptuales: Conocer y aplicar los métodos de
búsqueda sin información, métodos de búsqueda informada.
Desarrollo y conceptos relacionados con la heurística.

Contenidos Procedimentales: Definición y estructuras de
problemas para la búsqueda de la mejor solución. Planteo de
estados de búsqueda y sus respectivas acciones.

Contenidos Actitudinales: Que el alumno aprenda a definir
estados para aplicar los distintos tipos de búsqueda
planteados.
Eje Temático Nº 4:
Planificación
 Contenidos Conceptuales: La planificación según el área del
conocimiento. Reglas. Planificación de un estado mediante
predicados, reglas, operadores y cambios de estado. Grafos
de Planificación. Planificación lógica proposicional

Contenidos Procedimentales: Utilizar conceptos adquiridos en
clases anteriores para aplicarlos a la planificación. A través de
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
ejemplos unir los conocimientos adquiridos en el módulo de
agentes inteligentes para ensamblar contenidos

Contenidos Actitudinales: Lograr que los estudiantes
encuentren una mirada distinta a la resolución de problemas.
Eje Temático Nº 5:
Representación del conocimiento y razonamiento
 Contenidos Conceptuales: Presentación de agentes que
razonan de manera lógica. Lógica de Primer Orden. Dar a
conocer aquellos conceptos que forman parte de la base de
conocimiento, su importancia y aplicación. Lógica Propositiva.
Redes semánticas y Marcos. Deducción Natural.

Contenidos Procedimentales: Utilizar el conocimiento en bases
de datos para aplicar las relaciones con las bases del
conocimiento. Trabajar en el aula sobre la construcción de
Bases de Conocimiento.

Contenidos Actitudinales: Intensificar los conceptos adquiridos
anteriormente para resolver problemas de base de
conocimiento. Razonar con otra visión los conceptos de
representación del conocimiento y su alcance.
Eje Temático Nº 6:
Aprendizaje
 Contenidos Conceptuales: Aprendizaje a partir de la
observación. Métodos clásicos de aprendizaje. Redes
neuronales. Algoritmos genéticos.

Contenidos Procedimentales: Observar el crecimiento de este
campo en los últimos años. Aplicación de los árboles de
decisión para modelar las clasificaciones de los datos.
Entropía.

Contenidos Actitudinales: Aplicar técnicas de transformación
de datos en conocimiento. Comprender la utilización de redes
neuronales para aplicar conceptos en distintos sistemas.
Eje Temático Nº 7:
Comunicación, Percepción y actuación
 Contenidos Conceptuales: Entender por qué los agentes
intercambian mensajes, la información que contiene, y la
metodología que utilizan. Percepción. Introducción a la
robótica.

Contenidos Procedimentales: Establecer y analizar la relación
entre el lenguaje natural y las bases de conocimiento.
Exposición en aula de participante del grupo Comechinbots,
para establecer una conexión con el mismo, para profundizar y
visualizar los conceptos adquiridos.

Contenidos Actitudinales: Introducir al alumnado en
aplicaciones reales de robótica y trabajos de tesis llevados a
cabo en el ámbito nacional educativo.
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
PROGRAMA ANALÍTICO
Eje Temático Nº 1:
Introducción
Unidad Nº 1: Introducción
¿Qué es la IA? – Fundamentos. Historia de la IA. Estado del arte.
Eje Temático Nº 2:
Agentes Inteligentes
Unidad Nº 2: Agentes Inteligentes
Estructura y características de los agentes inteligentes.
Programas de agentes. Ambientes. Tipos de agente
Eje Temático Nº 3:
Métodos de Búsquedas
Unidad Nº 3: Búsquedas sin información
Agentes que resuelven problemas. Formulación de Problemas.
Estrategias de búsqueda. Estados repetidos.
Unidad Nº 4: Búsquedas respaldadas con información
Búsqueda preferente por lo mejor. Funciones Heurísticas.
Sistemas Multiagentes.
Eje Temático Nº 4:
Planificación
Unidad Nº 5: Lógica de Primer Orden e Inferencia lógica
Agentes basados en el conocimiento. Patrones de razonamiento.
Agentes basados en lógica proporcional. Lógica. Lógica
Proporcional. Representación. Sintaxis y semántica de la lógica
de primer orden. Unificación y sustitución. Encadenamientos.
Unidad Nº 6: Planificación
Agente de planificación Simple. Representaciones básicas en la
planificación. Estados, acciones y objetivos. Planificación con
lógica proporcional. Planificación y Acción en el mundo real
Eje Temático Nº 5:
Representación del Conocimiento y razonamiento
Unidad Nº 7: Representación del conocimiento
Ingeniería Ontológica. Categoría y Objetos. Acciones, situaciones
y eventos.
Unidad Nº 8: Razonamiento
Sistemas de razonamiento probabilístico. Deducción natural.
Redes semánticas y marcos. Razonamiento predefinido.
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
Eje Temático Nº 6:
Aprendizaje
Unidad Nº 9: Métodos de aprendizaje
Aprendizaje a partir de la observación. Aprendizaje inductivo.
Árboles de decisión. Formulación lógica del aprendizaje.
Aprendizaje estadístico. Aprendizaje con datos completos. Redes
Neuronales. Algoritmos genéticos. Aprendizajes por refuerzo.
Eje Temático Nº 7:
Comunicación, Percepción y actuación
Unidad Nº 10: Agentes que se comunican
La comunicación como acción. Agentes de comunicación.
Lenguaje natural. Ambigüedad y desambigüedad.
Formación de la imagen. Información tridimensional.
Reconocimiento de objetos. Introducción a la robótica.
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
CRITERIOS DE EVALUACIÓN
Evaluación:
Las calificaciones serán de 0 a 10 puntos, debiendo cumplimentar el
alumno los siguientes ítems:
Para regularizar:
 Asistencia a clases
 Aprobación de trabajos prácticos en el cursado con nota mayor o
igual a 4.
No existirá el régimen de promoción, los alumnos deberán
rendir en las mesas de exámenes pautadas todos los
contenidos establecidos en esta planificación.
Autoevaluación:
Será realizada utilizando el instrumento elaborado desde Secretaría
Académica y aprobado por Consejo Académico.
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
PLAN DE TRABAJO
Eje temático Nº 1: Presentación de la IA
Semana
1
Contenidos
Metodología
Introducción a la IA, historia,
evolución, presente, futuro. Los
fundamentos de IA, paradigmas.
Estado del arte de la disciplina.
Clase
Ejemplificaciones
Diálogo entre
docente alumnos.
Presentación de
casos
Evaluación
Trabajos
Prácticos
Nivel de
Profundidad
Conceptual.
Informativo.
Formador de
criterios.
Bibliografía
- RUSSELL
- ARRIOJA LANDA COSIO
Eje temático Nº 2: Agentes Inteligentes
Semana
2
Contenidos
Metodología
Estructura y características de los
agentes inteligentes. Programas de
agente, clasificación, aplicaciones.
Ambiente.
Ejemplificaciones
Diálogo entre
docente alumnos.
Presentación de
casos para
discusión grupal.
Evaluación
Nivel de
Profundidad
Bibliografía
- RUSSELL
Trabajos
Prácticos
Conceptual.
Formador de
criterios..
- ESCOLANO RUIZ
- ARRIOJA LANDA COSIO
Eje temático Nº 3: Métodos de búsqueda
Semana
3-7
Contenidos
Metodología
Agentes que resuelven problemas.
Formulación de Problemas, tipos de
problemas, estrategias de búsqueda,
búsqueda sin contar con información,
búsquedas heurísticas. Sistemas
Multiagente
Clase
Ejercitación
Ejemplificaciones
Diálogo entre
docente alumnos.
Presentación de
casos para
discusión grupal.
Desarrollo
incremental de
los temas,
trayendo siempre
a las clases
conceptos vistos
anteriormente.
Evaluación
Nivel de
Profundidad
Bibliografía
- RUSSELL
- ESCOLANO RUIZ
Trabajos
Prácticos
Conceptual.
Informativo.
Comparaciones.
Formador de
criterios.
- WINSTON
- FERNÁNDEZ GALÁN
- ARRIOJA LANDA COSIO
-SERRANO
Eje temático Nº 4: Planificación
Semana
8-9
Contenidos
Características especiales de los
agentes lógicos. Lógica. Inferencias
proposicionales. Patrones de
razonamiento.
Representación de la lógica de
primero orden. Encadenamientos.
Planificación de las búsquedas,
relación con la lógica y su
razonamiento. Actuación en un
mundo real y sorteo de la
incertidumbre. Algoritmos lineales y
de orden parcial.
Metodología
Clase
Ejemplificaciones
Diálogo entre
docente alumnos.
Presentación de
casos.
Evaluación
Trabajos
prácticos.
Nivel de
Profundidad
Conceptual.
Informativo.
Comparaciones.
Formador de
criterios..
Bibliografía
- RUSSELL
- FERNÁNDEZ GALÁN
- ARRIOJA LANDA COSIO
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
Eje temático Nº 5: Representación del conocimiento y razonamiento
Semana
10
Contenidos
Metodología
Clase
Ejemplificaciones
Diálogo entre
docente Ingeniería ontológica. Base de
alumnos.
conocimientos. Características y
Presentación de
componentes.
caso.
Razonamiento del agente para llegar
Desarrollo
a una respuesta-Razonamiento
incremental de
probabilista. Deducción natural, redes
los temas,
semánticas y marcos.
trayendo siempre
a las clases
conceptos vistos
anteriormente.
Evaluación
Trabajos
Prácticos
Nivel de
Profundidad
Conceptual.
Informativo.
Comparaciones.
Formador de
criterios.
Bibliografía
- RUSSELL
- ESCOLANO RUIZ
- FERNÁNDEZ GALÁN
Eje temático Nº 6: Aprendizaje
Semana
11
Contenidos
Aprendizaje a partir de la observación.
Aprendizaje inductivo. Árboles de
decisión. Formulación lógica del
aprendizaje. Aprendizaje estadístico.
Aprendizaje con datos completos.
Redes Neuronales. Algoritmos
genéticos. Aprendizajes por refuerzo.
Metodología
Clase
Diálogo entre
docente alumnos.
Evaluación
Trabajos
Prácticos
Nivel de
Profundidad
Conceptual.
Informativo.
Comparaciones.
Formador de
criterios.
Bibliografía
- RUSSELL
- ESCOLANO RUIZ
- FERNÁNDEZ GALÁN
-SERRANO
-PONCE CRUZ
Eje temático Nº 7: Comunicación, Percepción y actuación
Semana
Contenidos
12-14
La comunicación como acción. Agentes
de comunicación. Lenguaje natural.
Ambigüedad y desambigüedad.
Formación de la imagen. Información
tridimensional. Reconocimiento de
objetos. Introducción a la robótica
Metodología
Clase, Video
Conferencia,
Diálogo entre
docente alumnos.
Evaluación
Trabajos
Prácticos-
Nivel de
Profundidad
Conceptual.
Informativo.
Comparaciones.
Formador de
criterios.
Bibliografía
- RUSSELL
- ESCOLANO RUIZ
- FERNÁNDEZ GALÁN
- SERRANO
-PONCE CRUZ
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
METODOLOGÍA
La metodología de enseñanza responde a lo siguiente:
 Clases expositivas, incorporando hechos reales a fin de introducir al
alumnado en el mundo de la inteligencia artificial y sus aplicaciones.
 Clases dinámicas, para generar la participación y el debate en el
educando.
 Se trabajará en grupos, orientados y supervisados por el docente,
análisis de casos y resolución de problemas.
 Atención de consultas, asesoramiento y evaluación del desarrollo de
los trabajos.
 Clases en laboratorio para la aplicación de conocimientos.
 Charlas con estudiantes avanzados y docentes en Ing. Electrónica, a
modo de dar soporte técnico en las aplicaciones a desarrollar.
 Para la exposición se utilizarán presentaciones por medio de PC y
se utilizará Internet para la realización de video conferencia con
gente capacitada en el área de robótica; acompañando todos los
temas con bibliografía extra que aporte más información en todos los
puntos.
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
BIBLIOGRAFÍA
Bibliografía OBLIGATORIA
 RUSSELL, Stuart J. ; NORVIG, Peter.
Inteligencia artificial: un enfoque moderno.
2a. ed.
Pearson Educación, [2005].
ISBN: 9788420540030.
(Al 2013: 1 ejemplar/es en Colección UTN,
más 2 ejemplar/es de la 1a. ed., uno en español y otro en inglés)
 ESCOLANO RUIZ, Francisco ; CAZORLA QUEVEDO, Miguel Ángel.
Inteligencia artificial: modelos, técnicas y áreas de aplicación.
[1a. ed.].
I.T.E.S. ; Paraninfo, 2003.
ISBN: 9788497321839.
(Al 2013: 1 ejemplar/es en Colección UTN)
 WINSTON, Patrick Henry.
Inteligencia artificial.
3a. ed.
Addison Wesley Iberoamericana, 1994.
ISBN: 9780201518764.
(Al 2013: 2 ejemplar/es en Colección UTN,
más 1 copia/s de la misma edición)
 PONCE CRUZ, Pedro.
Inteligencia artificial con aplicaciones a la ingeniería.
1a. ed.
Alfaomega Grupo Editor, 2010.
ISBN: 9786077854838.
(Al 2013: 0 ejemplar/es en Colección UTN)
 Alberto García Serrano
Inteligencia artificial Sundamentos, práctica y aplicaciones
1a. ed.
Alfaomega Grupo Editor, 2010.
ISBN: 9786077074670.
(Al 2013: 0 ejemplar/es en Colección UTN)
Bibliografía COMPLEMENTARIA
 FERNÁNDEZ GALÁN, Severino ; GONZÁLEZ BOTICARIO, Jesús ; MIRA MIRA, José.
Problemas resueltos de inteligencia artificial aplicada: búsqueda y
representación.
[1a. ed.].
Addison Wesley Iberoamericana, 1998.
ISBN: 9788478290178.
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
(Al 2013: 1 ejemplar/es en Colección UTN)
 ARRIOJA LANDA COSIO, Nicolás.
Inteligencia artificial: sistemas inteligentes con C#: [nivel avanzadoexperto].
1a. ed.
Gradi, 2007.
ISBN: 9789871347513.
(Al 2013: 2 ejemplar/es en Colección UTN)
 NILSSON, Nils J.
Principios de inteligencia artificial.
1a. ed.
Ediciones Díaz de Santos, 1987.
ISBN: 8486251559.
(Al 2013: 1 ejemplar/es en Colección UTN,
más 1 copia/s de la misma edición)
 RICH, Elaine ; KNIGHT, Kevin.
Inteligencia artificial.
2a. ed.
McGraw-Hill Interamericana, [1998].
ISBN: 9788448118587.
(Al 2013: 2 ejemplar/es en Colección UTN)
 PONCE CRUZ, Pedro.
Inteligencia artificial con aplicaciones a la ingeniería.
1a. ed.
Alfaomega Grupo Editor, 2010.
ISBN: 9786077854838.
(Al 2013: 0 ejemplar/es en Colección UTN)
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
ARTICULACIÓN
Articulación con el Área: Área de Modelos
Asignatura
Inteligencia Artificial
Matemática Superior
Investigación operativa
Simulación
Teoría de Control
Carga Horaria
96
128
160
128
96
Porcentaje
16 %
21 %
26 %
21 %
16 %
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
Temas relacionados con materias del área:
Matemática Superior
Aproximación.
Tema relacionado
Problemas de Aproximación. Errores.
Sistemas.
Sistemas Dinámicos Lineales Discretos y
Continuos.
Investigación Operativa
Tema relacionado
Toma de decisiones en
Representación por medio de modelos.
investigación de
Algorítmicos y Heurísticos. Formulación del
operaciones
problema. Construcción de un modelo matemático.
Obtención de una solución. Validación del modelo
y la solución.
Simulación
Introducción.
Análisis de resultados.
Simulación de sistemas
continuos.
Teoría de control
Sistemas de control.
Dinámica de sistemas.
Sistemas de control
discreto.
Tema relacionado
Distintos tipos de modelos. Características de la
Simulación. Etapas de un estudio de simulación.
Factores a considerar. Ventajas e inconvenientes.
Métodos de estimación.
Modelos de sistemas continuos.
Tema relacionado
Función de Transferencia. Diagrama de Flujo de
Señales. Variables de Estado.
Dinámica de Sistemas.
Señales de tiempo discreto. Sistemas
muestreados. Forma de respuesta y estabilidad
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
Articulación con el Nivel:
Asignatura
Inteligencia Artificial
Proyecto Final (Integradora)
Administración gerencial
Sistemas de gestión
Electivas
Carga Horaria
96
192
96
128
192
Porcentaje
13,64 %
27,27 %
13,64 %
18,18 %
27,27 %
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
Temas relacionados con materias del nivel:
Proyecto Final
Métricas
Modelos y estándares de
calidad de SW
Administración
gerencial
Tecnologías
Planificación y
Programación
Sistemas de gestión
Proceso de la toma de
decisiones
Sistema de apoyo a las
decisiones
Herramientas para dar
soporte a la toma de
decisiones
Tema relacionado
Métricas
Modelos y estándares de calidad de SW
Tema relacionado
Impacto de las Tecnologías de la Información,
factores inherentes a su Aplicación.
Planificación y Programación
Tema relacionado
Factores que influyen en la toma de decisiones.
Importancia de la toma de decisiones
Conceptos.
DataWareHouse. DataMining.
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
Articulación con las correlativas:
Asignatura
Inteligencia
Artificial
Para cursar
Cursada
Aprobada
Investigación
Probabilidades
Operativa.
y Estadísticas.
Simulación.
Diseño de
Sistemas.
Matemática
Superior.
Para rendir
Aprobada
Investigación
Operativa.
Simulación.
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
Temas relacionados con las correlativas:
Investigación Operativa
Tema relacionado
Toma de decisiones en
Representación por medio de modelos.
investigación de
Algorítmicos y Heurísticos. Formulación del
operaciones
problema. Construcción de un modelo matemático.
Obtención de una solución. Validación del modelo
y la solución.
Simulación
Introducción.
Análisis de resultados.
Simulación de sistemas
continuos.
Tema relacionado
Distintos tipos de modelos. Características de la
Simulación. Etapas de un estudio de simulación.
Factores a considerar. Ventajas e inconvenientes.
Métodos de estimación.
Modelos de sistemas continuos.
Matemática Superior
Aproximación.
Tema relacionado
Problemas de Aproximación. Errores.
Sistemas.
Sistemas Dinámicos Lineales Discretos y
Continuos.
Probabilidades y
Estadísticas
Variables
Tema relacionado
Hipótesis
Variables aleatorias. Distribuciones y densidades.
Funciones de variables aleatorias.
Verificación de Hipótesis
Diseño de Sistemas
Diseño
Tema relacionado
Patrones de Diseño. Diseño de arquitectura.
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Ingeniería en Sistemas de Información
Inteligencia Artificial
ORIENTACIÓN
Del Área:
Aprender nuevos conceptos y procedimientos necesarios para el
tratamiento de comunicaciones, control, simulación e inteligencia artificial
De la Asignatura:
Aplicar el pensamiento de resolución de problemas utilizados en
Inteligencia Artificial, en las distintas actividades profesionales.
Implementar sistemas inteligentes, comprender su estructura y
funcionamiento.
Ahondar en el conocimiento de agentes inteligentes, para aprender a
interactuar con ellos conociendo y diseñando los ambientes en los que operan.
Solucionar problemas de Ingeniería mediante el uso de los métodos de la
IA.
Proponer y validar las mejores alternativas de solución a través de la IA.
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